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Análise preditiva: como implementar na sua empresa

Análise preditiva: como implementar na sua empresa

A análise preditiva identifica a probabilidade de resultados futuros, a partir da análise de dados históricos de um negócio

A análise preditiva pode ser definida como um compilado de dados, algoritmos e técnicas de machine learning para identificar a probabilidade de resultados futuros, a partir de dados históricos.

É um olhar para o futuro, através das lentes do passado e do presente, o que possibilita entender o que aconteceu e fazer uma previsão do que poderá acontecer no futuro. E, em um contexto de incertezas para o mercado devido à pandemia, refletindo em uma mudança no comportamento do consumidor de forma acelerada, é essencial que as empresas saibam fazer a análise dos dados que possuem.

Na prática, a análise preditiva é feita em diversas situações do dia a dia. Ela acontece quando uma empresa faz uma previsão das vendas para o Natal, por exemplo, ou usa modelos de marketing digital para determinar qual anúncio colocar no site.

Contudo, a falta de dados confiáveis ​​é a barreira mais comum para organizações que buscam empregar análises preditivas.

Para fazer previsões sobre o que os clientes comprarão no futuro, por exemplo, são necessários dados de boa qualidade sobre o que eles estão comprando (o que pode exigir um programa de fidelidade, ou pelo menos muita análise de seus cartões de crédito).

Leia também: Advanced Analytics: qual é a importância e como é utilizado no Brasil 

Além disso, outras referências, como o que compraram no passado, os atributos desses produtos e até mesmo dados demográficos do cliente, como idade, sexo, localização residencial e status socioeconômico serão necessários para, em conjunto com previsões estatísticas e suposições de padrão de comportamento, poder prever o padrão de compra do consumidor.

Colocando a análise preditiva em prática

Empresas agora têm acesso ao big data, ou seja, a uma ampla variedade de conjuntos de dados: sobre interações com clientes (tanto digitais quanto analógicas), atitudes do consumidor, preferências de compra e comportamentos digitais, incluindo atividades de mídia social.

Isso tudo resulta em insights valiosos que podem gerar alertas e orientar ações rápidas para melhorar as experiências do cliente.

Uma estratégia muito comum para estimular o cliente a acrescentar produtos e serviços complementares na hora da compra é aquela famosa recomendação do e-commerce: “pessoas que compraram esse produto também levaram”. Então, as recomendações de produtos são muito mais certeiras graças à previsão confiável gerada pelo cruzamento de milhões de dados.

Da mesma forma, as estratégias de análise preditiva podem ser usadas para prever a aceitação de um produto novo no mercado, entender quais estratégias de marketing são mais promissoras e antecipar falhas operacionais.

De acordo com um relatório da McKinsey & Company – empresa americana líder em consultoria empresarial – embora as especificações possam variar entre empresas e setores, a análise preditiva consiste em três elementos principais:

1. Data lake ao nível do cliente

Primeiro, a empresa reúne dados de clientes, financeiros e operacionais, processa esses dados e os armazena em uma plataforma baseada em nuvem.

Mapear e rastrear o comportamento do cliente em interações, transações e operações, ou seja, em toda a sua jornada, serve como base para o desenvolvimento de uma compreensão mais detalhada das experiências do cliente lá na frente.

2. Pontuação de cliente preditiva

É quando a empresa desenvolve análises – geralmente usando vários tipos de algoritmos de aprendizado de máquina – para entender e rastrear o que está influenciando a satisfação do cliente e o desempenho dos negócios e para detectar eventos específicos nas jornadas do cliente.

3. Mecanismo de ação e percepção

Informações, percepções e sugestões são compartilhadas com os funcionários (incluindo agentes de linha de frente) e ferramentas (como plataformas de gerenciamento de relacionamento com o cliente) por meio de uma camada de interface de programação de aplicativos (API).

Por exemplo, os agentes podem receber alertas e notificações sobre as ações que devem realizar para personalizar as experiências do cliente e melhorar os resultados de customer experience.

É importante ressaltar que a plataforma preditiva, ao contrário dos sistemas baseados em pesquisas, oferece insights oportunos e estimula ações rápidas, tanto por parte dos funcionários quanto por meio de interfaces digitais.

Cases com a análise de dados

Em 2017, o Detran do Pará começou a fazer uso da tecnologia de inteligência analítica na execução de seus processos. Isso significa que tecnologias são usadas no trabalho de identificação, prevenção e combate a fraudes externas e internas.

O órgão contratou um pacote de soluções analíticas para conseguir coletar o volume de ocorrências e denúncias, além de automatizar o processo manual para levantamento e averiguação das informações, o que consumia muito tempo da equipe.

A partir da implementação, o Detran do Pará realizou diversas parcerias para conseguir acesso às informações das entidades ligadas à segurança pública do Estado e da Procuradoria Geral e compará-los com sua própria base, prevendo fraudes ligadas principalmente  à emissão de documentos como a Carteira Nacional de Habilitação (CNH) e o Certificado de Registro do Veículo (CRV).

Já a CEMIG – Companhia Energética de Minas Gerais, apostou nas soluções de análise preditiva para aumentar sua precisão na localização de desvios de energia e falhas técnicas em seus medidores na região metropolitana de Belo Horizonte (MG).

A companhia, segundo dados da SAS, economiza cerca de R$ 1,5 milhão por mês ao detectar mais de 50% dos fraudadores a partir da modelagem estatística, com o cruzamento de informações sobre o histórico de consumo, características sociodemográficas e potencial geográfico de cada domicílio.

Depois de cruzar todos os dados, o software gera uma pontuação referente à probabilidade de um domicílio ser um potencial fraudador.

Exemplos de utilização da análise preditiva

A análise preditiva é um método extremamente versátil, e pode ser utilizada em várias áreas de uma empresa. Confira aqui alguns exemplos:

  • Para evitar o pedido de cancelamento dos clientes durante uma compra, com a análise preditiva, é possível cruzar dados como a qualidade de atendimento na central de relacionamento, nível de satisfação do cliente e taxa de churn (sinais que antecedem o pedido de cancelamento) para descobrir quais fatores influenciam o cancelamento, entendendo os principais motivos para a perda do cliente e como reverter essa situação.
  • Os algoritmos monitoram o comportamento dos clientes para sugerir produtos e serviços certeiros, aplicando a predição em cross selling, que é a prática de sugerir produtos complementares de acordo com a compra, e no up selling, que consiste em oferecer um produto semelhante.
  • Com os modelos preditivos, é muito mais fácil identificar ameaças em tempo real e antecipar golpes, corrigindo vulnerabilidades a tempo de evitar prejuízos.

Dicas para fazer da forma correta

A transição para o insight preditivo depende de muitos esforços em pesquisas e análises de dados.

Porém, ainda de acordo com o relatório da McKinsey & Company, existem etapas principais para iniciar a aplicar os dados de customer experience em análises preditivas:

1. Crie equipes multifuncionais

Os líderes de CX precisam se integrar melhor com o resto da organização. Isso é vital para garantir acesso e gerenciamento de dados eficientes.

A equipe de experiência do cliente deve definir a direção e a estratégia, mas garantir a adesão e o entusiasmo entre as partes interessadas afetadas será a chave para dimensionar o impacto.

2. Comece pelo básico

A primeira etapa é coletar dados operacionais e financeiros individuais dos clientes. Em seguida, criar uma combinação de perfis, em conjunto com dados sobre interações digitais e analógicas.

Com a formação dos grupos, é possível gerar hipóteses, levando a novos atributos mensuráveis ​​para inclusão no modelo preditivo. Esses atributos – chamados de recursos de dados em aprendizado de máquina – podem variar de propriedades numéricas, como o gasto anual do cliente, a propriedades binárias, como se o cliente comprou um produto online ou em uma loja.

Em última análise, as empresas podem procurar integrar dados de fontes em toda a jornada do cliente, incluindo bate-papo, chamadas, e-mails, mídia social e aplicativos. Porém, independentemente da fonte, toda coleta, armazenamento e uso de dados devem seguir as práticas recomendadas de privacidade e segurança cibernética.

Todas as informações de identificação devem ser criptografadas e tornadas anônimas antes de serem analisadas.

3. Concentre-se em casos que criarão retorno imediato

Na implementação da análise preditiva, é importante ter uma visão clara de como os insights serão aplicados e se concentrar em alguns casos de uso específicos que criarão retorno imediato.

As empresas podem analisar as principais fontes de oportunidade, pontos problemáticos ou ambos nas jornadas do cliente e pensar em como um sistema preditivo pode criar novas soluções ou aprimorar as existentes que podem ter um impacto direto na lealdade, custo ou comportamento de venda.


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